基于负荷平衡的电动汽车模糊多目标充电调度算法

居民小区电动汽车（EV）的单相充电方式导致配电网出现三相不平衡和负荷峰谷差问题,因此提出基于负荷平衡的EV模糊多目标充电调度策略。基于三相网络,将总延迟时间和充电平衡作为目标函数,考虑三相不平衡度和负荷峰谷差等约束,建立静态和在线调度问题下EV充电调度模型。采用改进非支配排序遗传算法-Ⅱ（NSGA-Ⅱ）进行多目标求解,通过设计交叉算子、自适应调整变异概率和局部优化等来优化结果。通过设置一定容量的外部档案和拥挤距离判定来获得Pareto最优前沿,并用模糊隶属度方法得到折中最优解。最后,通过算例分析可同时活动充电点和三相不平衡度的不同取值对优化结果的影响,并与无序充电进行比较,验证了所提模型和策略的有效性。     

考虑源荷互动的主动配电网两层优化调度

针对主动配电网中清洁能源消纳率低、负荷侧资源调度不足的问题,提出了一种包含负荷层和主动配网层的两层优化调度模型。负荷层首先根据负荷参与调度的形式不同分类建模,然后通过源荷协调互动调整柔性负荷用电时序及清洁能源的出力;主动配网层则依据分时电价优化系统的综合运行成本,提出禁忌-细胞膜优化算法对模型求解。通过算例对比分析了分层、分类负荷前后三种方案下优化调度的结果,证明了提出的优化调度模型在配网系统经济运行的前提下,可以有效提高清洁能源的消纳率,进一步降低负荷峰谷差,同时验证了算法的有效性。     

基于遗传神经网络的电力市场需求响应效率提高方法

为了提高电力市场需求响应效率,提高成本收益,增强电力负荷特性,本文将利用遗传神经网络建立需求响应模型,提前一天获取电力市场需求响应情况,对电费影响较大的负荷进行调整。根据电力市场需求响应情况,设计峰谷组合的电力套餐,满足不同用户在用电方面的不同需求,优化需求响应中的用电有限理性行为。通过约束基础负荷与可调负荷,提高电力市场需求响应效率。实验结果表明,应用该优化方法后,电网提高负荷率始终高于对照组,有效地缩小了电网峰谷差,提升了需求响应效率,效果显著。     

空调虚拟同步机的负荷自动调控系统设计

为解决由空调负荷急剧升高带来的电网峰谷差拉大、负荷尖峰明显等问题,设计新型空调虚拟同步机的负荷自动调控系统。在基础调控架构中,通过规范空调虚拟同步机调速器、负荷双闭环两个关键设备连接状态的方式,实现新型自动调控系统的硬件运行环境搭建。在此基础上,通过汇总空调虚拟同步机待调控数据的方式,计算自动负荷调节潜力数值,并以此为标准设计、完善基础的调控存储结构,实现新型自动调控系统的软件运行环境搭建,两相结合完成新型空调虚拟同步机负荷自动调控系统的设计。在虚拟化平台背景下设计对比实验结果表明,与传统系统相比,应用新型自动调控系统后,电网峰谷差的最大数值始终不超过75 V、负荷尖峰的出现频率基本保持在55%左右,空调负荷急速升高情况得到有效抑制。     

计及预测误差的电动汽车充电分层控制策略研究

电动汽车的大规模接入充电会对配电网的运行带来很大的影响，为减小电动汽车充电对负荷峰谷差的影响和提高电动汽车充电的经济性，提出了一种计及预测误差的电动汽车充电分层优化控制策略。根据日负荷预测曲线和电动汽车充电预测需求的预测误差大小来对充电策略进行动态优化调整，调整的目标为减小系统负荷峰谷差和运行成本，优化模型的求解方法则采用改进的遗传粒子群算法。通过不同控制策略下电动汽车充电实例的计算对比分析，结果证明了电动汽车充电优化控制策略及求解算法的有效性和优越性。     

基于网格空间规划功能片区的配电网负荷自动预测计算方法

常规配电网负荷自动预测计算方法的预测负荷利用率较低,为此提出基于网格空间规划功能片区的配电网负荷自动预测计算方法。收集网格化功能片区数据资料和负荷历史数据,利用皮尔逊相关系数,得到片区对负荷的月影响因子,输入月影响因子和负荷历史数据至神经网络,迭代训练后输出负荷弹性系数,利用系数平稳时间序列和生成序列,确定周期内负荷增长规律,结合当前负荷值,得到未来时刻负荷预测值。结果表明,相比常规算法,设计算法的负荷预测值更加接近实际值,提高了预测负荷利用率,避免了电力资源浪费。     

城市大型配电网调度智能运行系统设计

当下城市大型配电网数据流处理方法存在一定的局限性和不安全性,不能实现配电网高效运行。为此,提出一种基于城市大型配电网调度的智能运行系统模型的建立。该系统根据城市配电网应用特点及其设备种类,依照不同智能数据运行的模式,为达到最高效的智能运行效率,选择合理的系统运行组件。在此基础上,对配电网调度智能运行系统设计进行建模,得出模型函数,实现数据设计的应用。从绿色环境可再生能源的本质出发,在配电网负荷一定的前提下,使电能与模型函数成正比,从而完成配电网调度智能运行系统的设计。仿真实验证明,所提出的设计理念可以实现配电网调度系统运行的实时性、有效性和可靠性,为今后城市大事配电网智能运行系统设计研究提供坚实的基础。     

面向应急指挥的跨区域电网一体化电力自动调度研究

为了提高跨区域电网一体化电力应急指挥能力,需要进行跨区域电网一体化电力自动调度研究,提出一种基于多源信息融合和均衡配置的面向应急指挥跨区域电网一体化电力自动调度方法。采用大数据信息重组方法进行跨区域电网一体化电力传输数据重构,采用分段均衡控制方法进行跨区域电网一体化电力传输调度的均衡配置,建立电力调度的输出链路均衡配置模型,采用空间区域重组方法实现跨区域的电网一体化信息融合处理,根据信息融合结果采用自适应链路均衡配置方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡设计,提高跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性和调度信息融合性。仿真结果表明,采用该方法进行跨区域电网一体化电力自动调度的负载均衡性较好,调度的总线控制能力较强,提高了应急指挥能力。     

基于自然语言处理技术的智能配电网调度优化方法研究

由于历史电力数据中许多不确定性特征被忽略，造成调度优化方案无法解决电网节点电压越限，为此提出一种基于自然语言处理技术的智能配电网调度优化方法。采用包含注意力机制的编码器-解码器框架，并利用自然语言处理技术深入挖掘电网历史运行数据，获取负荷参数特征；在此基础上，建立一个优化调度模型，其中考虑有功调度成本最低的目标；为了求解这个优化调度模型，采用改进的随机搜索和启发式搜索算法，通过这些方法，得到一个最优的智能配电网调度方案。算例结果表明，使用所提出的调度优化方法后，智能配电网节点电压保持在0.95～1.05 pu的优质电压范围内，并且电压越上限的情况完全消失。     

具有自校核功能的配电网调度方法

为了提高配电网运行效率，及时发现配电网中异常数据信息，设计一种新型的配电网调度方案。该方案硬件包括调度控制中心、监控中心、调度计算等模块，能够向不同的区域提供配电网电力资源，并保证电力设备安全。该方法还采用ARM系列的LPC2214微处理器和DSP数据处理器，实现配电网不同区域信息的校核与调度；在进行调度数据信息时，通过聚类算法对不同异常信息类型进行分类，提高校核能力；又通过算法模型对不同调度数据信息进行评估，提高数据评估能力。通过试验，该方法大大提高了配电网调度能力，数据分析准确度高。     

跨区域协同指挥下的配电网分布式目标优化调度方法

为了实现配电网优化调度，降低运行成本，改善配电网电能质量，设计一种配电网分布式目标优化调度方法。在跨区域协同指挥的条件下，依据一定的分区原则与实际情况，进行配电网的分区处理，制定各种分区的对应目标函数；制定支路潮流、节点电压、储能装置、激励负荷、可中断负荷、可中断负荷无功约束与有功方面的约束条件，利用交替方向乘子法进行目标函数的求解，实现分布式配电网目标优化调度。算例分析结果表明，该方法能够根据负荷变化，合理调度，达到了良好的储能优化效果，对于配电网运行成本与电能质量的改善有着积极的意义。     

投资与需求约束下的光伏储能最优收益模型

为了提升光伏消纳率,提升光伏储能系统能量协同调度能力,提高系统年收益,提出考虑需求响应的光伏储能系统能量协同调度方法.建立用户多时段需求响应模型与投资收益需求响应模型,依据两种模型分析投资收益需求响应对负荷峰谷差以及光伏利用率的影响,以此构建综合需求响应模型,并将年收益和光伏消纳率作为优化目标,建立光伏储能系统能量协同...     

电动汽车接入配电网的评估方法探讨

随着电动汽车的普及,电动汽车大规模接入电网充电,将对电力系统的运行与规划产生不可忽视的影响。电动汽车充电将导致负荷增长,若大量电动汽车集中在负荷高峰期充电,将进一步加剧电网负荷峰谷差,加重电力系统的负担。本文提出一种基于居民区配电网的电动汽车接纳能力评估方法,并且给出了一种居民区内电动汽车充电负荷计算方法。     

风力发电与电动汽车充放电协同优化调度策略

大规模电动汽车无序充电以及风力发电在电网中的渗透率不断提高,给电力系统带来安全经济运行问题。在考虑电动汽车电池容量约束、充放电功率约束以及24 h的电动汽车运行行为特性基础上,建立了风力发电及电动汽车负荷平抑、降低电动汽车充放电费用和负荷峰谷差率的多目标协调优化调度模型;采用传统遗传算法和自适应非线性遗传算法对所建模型进行求解。仿真结果验证了模型的合理性以及算法的正确性。     

基于竞价上网的发电侧与售电侧峰谷分时电价联合优化模型

电价联动是继续推进电力市场化改革迫切需要解决的问题之一。针对当前峰谷分时电价的实施现状，在综合考虑需求侧响应及有关主体利益平衡的基础上，以优化负荷曲线为目标函数，建立了发电侧与售电侧峰谷分时电价联合设计的优化模型。     

基于量子遗传算法的冷藏集装箱功率平衡调度方法

现有的集装箱船对各冷藏集装箱的控制相互独立,且单个冷藏集装箱的电力需求是随机的,造成总电力需求峰谷差较大,进而影响船舶电站的功率配置.为解决上述问题,需在保证温度安全的前提下对冷藏集装箱集群进行统一调度,本文提出一种基于量子遗传算法的功率平衡调度方法寻找冷藏集装箱集群的最优调度策略.首先,对冷藏集装箱优化调度问题建立数学模型,确定其约束条件及优化目标;然后,分别采用遗传算法（GA）及量子遗传算法（QGA）对优化目标求解,并比较经两类算法调度前后的冷藏集装箱实际功率变化情况及各项指标,评价两类算法的优化调度能力.实验结果表明：GA及QGA均能实现冷藏集装箱的优化调度,减小总电力需求的峰谷差,使负载功率趋于平衡,但QGA的寻优速度比GA快,平衡电力需求的能力及优化电站配置能力更强.     

中压配电网电力空间负荷密度分布仿真

针对传统方法没有考虑到同类负荷分布不均,导致无法为电力预测提供可靠的数据基础的问题,提出一种中压配电网应用电力空间负荷密度特性研究方法。按照中压配电网应用电力空间实际情况,通过元胞生成在应用电力空间中完成土地使用种类的模拟,利用GIS平台得到元胞的空间分布以及涉及属性数据,形成数据表。通过均匀核函数获取核密度计算的一般形式,采用核估计实现中压配电网应用电力空间负荷密度计算,解决负荷分布不均的问题,并确定中压配电网应用电力空间负荷密度及其置信区间。在此基础上运用Logistic曲线对负荷密度指标进行拟合,通过回归模型获取不同产业占比和负荷密度间的关系,得到差异分位数下负荷密度指标和各产业占比间的定量关系,获取负荷密度分布特性。分析实验结果得出,所提方法研究结果和实际结果基本一致,方法可靠。     

电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度

随着新型发电、直流输电、电能存储等技术的发展,新能源发电、电动汽车等柔性负荷以及可充放电的储能装置不断并入电网中,使得传统配电网架构发生了巨大变化.由于新型源网荷储存在较大的不稳定性,给配电网调度带来了巨大挑战,尤其是难以控制调度的额外电损.借助泛在电力物联网的建设,可实现对源网荷储的实时信息采集与分析,为实时数据驱动的源网荷储协同调度提供了契机.配电网中的源网荷储协同具有天然的分布式特性,因此可以利用电力物联网的感知能力构建一个分布式状态实时感知系统,使得协同调度具有更高的调度精度.文中分析了泛在电力物联网背景下的配电网架构,对分布式环境下的源网荷储及其交互方式进行了建模,并据此提出了一种电力物联网下分布式状态感知的源网荷储协同调度机制,明确了源网荷储各端的响应策略,实现了削峰填谷、降低调度损耗的目标.基于部分电网真实数据,设计了模拟验证实验,其结果验证了源网荷储协同调度机制的有效性.     

改进自适应MOEA/D算法的楼宇负荷优化调度

针对负荷侧用户用电电费、新能源消纳率和用电峰谷差等问题,提出了一种改进的自适应基于分解的多目标进化算法,进行楼宇微电网签约住户可控负荷优化调度;通过分析负荷的用电特性,将用电负荷分为五类并分类建立数学模型、优化目标函数和约束条件;将广义分解与均匀分配相结合产生新的自适应权重向量使算法非支配解更接近真实帕累托前沿;采用历...     

基于智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析

配电网电力大数据的三维场景重构是实现数据优化挖掘的关键,提出基于人工智能的配电网电力大数据三维场景可视化分析方法。建立配电网电力大数据三维场景的网格分布结构模型,并进行配电网电力大数据三维场景实时数据监测,根据监测结果进行配电网电力大数据的统计特征分析,对配电网电力大数据三维场景实时数据采用信息融合和模糊层析性分析方法进行信息融合和自适应调度,提取配电网电力大数据的三维可视化分布特征量,采用视觉特征重构技术,实现对配电网电力大数据三维场景可视化重构,在人工智能算法控制下提高电力大数据三维场景可视化重构的精度。仿真结果表明,采用该方法进行配电网电力大数据三维场景可视化重构的精度较高,提高了配电网电力大数据挖掘的效能。